仮説検証のプロセス
このサイクルをぐるぐる回すことによって、新しい知見みたいのが生み出せるってことなのかな。
うんうんうんうんうん。そうね。
はい。これ我々はこれやってんのかね、このサイクルは。この白米FMで。
え、神を存在するという元なんか実験してるっけ?
いや、神は僕のあくまで個人的な話なんだけど、この白米FMで話して、なんか気づきがあるとかさ、発見があるとかっていうのは、このサイクルを回しているから、その発見とか気づきがあると思っているのではないかと思ったんだけど。
例えばどういう仮説を僕らは閃いてるんだ?
例えば例えば、我々はお笑い芸人なのではないかっていう仮説を僕が提唱したじゃない。
はい。
で、それに対してしおくんは、いや、僕突っ込んでるっけ?みたいな。
こう、疑義を提示して、いやでもそれってこうこうこう解釈すれば、突っ込んでるっていうことになるよね?みたいな。
っていうのを繰り返すことによって、我々はお笑い芸人だったのではないかっていう仮説を論証しようとしているみたいな。
で、結果的に、えっと、我々はお笑い芸人なのでM1に出場するっていう目標に掲げたっていうのを、一旦そこで結論は出たんだけど、それをさらに証明というか、現実世界に落として実行しようとしたときに、うまくいかなかったので。
その仮説を廃却したっていう流れ。
仮説の意味と重要性
なるほど。そういうレベルの仮説検証サイクルを回してるんじゃないかと。
そうそうそうそう。
なるほどね。わかんない、なんかあんまり検証してんのかな、これは。
だから、まずアブダクションして、我々はお笑い芸人なのではないかっていう仮説を提示し、で、こうこうこういうふうに解釈すれば、これを我々はお笑い芸人ということでいけるじゃないかっていうふうに演繹的に一旦結論を導き出して、
それが本当にそうなのかっていうのを帰納的に実際にやってみて、やっぱり難しいねっていうことを分かって、
で、じゃあその仮説をもう一回修正をして、お笑い芸人になるわけではないけど、そのエッセンスから学びを得て、自分たちの活動にどう活かせるかみたいな。
っていうところをぐるぐるぐる回して、進化していると。
なるほど。
何てコメントしていいか分かんないから、僕の考えをシェアしてもいい?どう思うかをちょっと聞いてみたんだけど。
突っ込んでくれ。
例えば僕が思った仮説検証は、白米でね、やってるとしたらこんな仮説検証かなと思ったのは、
例えば直近で何に役立つか分かんないけど、ちょっと分かんないこと、モヤモヤすることを話すことによって学びがあるんじゃないかっていう仮説があって、
で、じゃあそれを学びがあるとすると、実際にトピックを拾ってきて、それについて一緒に語ることで、学びがあるかどうか確かめてみようと。
で、そうすると1回1回のエピソードが、試行錯誤の実験1みたいな、実験2。
実験1はウェルビーイングについて、実験2はお金について、価値についてみたいな。
で、そういう帰納的に、いろいろ一個一個の事象を集めていくと、例えば1年経ちました、どうだった?振り返って。
学びがあったねってなったら、仮説が正しいそうだという結論を導き出して、仮説が正しかったというみたいなサイクルを回してる。
なんかそれが一つの大きなサイクルなのかなって思ったんだけど、どう?
いいですね、いいですね。それのほうが分かりやすいね。
でもそれのほうがやっぱり全体を説明してるよね、我々の活動の全体構造を。
その大きいサイクルを回してる中にも小さいサイクルを回しており、その小さいサイクルが僕がさっき言ったお笑い芸人の事例とかということだよね。
大きいサイクルを回しつつ、その中で小さいサイクルをぐるぐる回して、で、やってるわけだ。
そう、だから、このアブダクションの本読んでてさ、なんか普段別にやってんじゃないって思ったりとか、何がそんなにこう大事なんだっけと。
これを、これやってることがアブダクションと認識することって、何かいいことあるんだっけみたいな感じもしちゃっててさ。
自然にみんなやってるのかなとか、何を現実に活かしたらいいのかなとかね。何が問題意識なんだっけみたいなのが結構頭の中にずっとちらついてて。
なんか読むのが大変になってくるね。同じことをずっと言ってて、こういう見方もある、こういう見方もある、ここは違うんだって言われても、なんでその違いを気にしないといけないんだっけとかね。
たぶんここの、このアブダクションの本で言いたいのは、科学者とかっていうのは、何かを論証することばっかり大事だと思ってて、最初の仮説をいかに出すかっていうところをおろそかにしてると。
そこが、でもその仮説をまず最初に一番出さないと、その後の論証が意味がないというか、論証できないじゃんっていう。
だからそこの一番最初のドミノのピンを倒すところが一番大事なのに、そこが今認識されてないので、そこをもっとちゃんと意識しようぜっていうのがこの本の主張だと思っているので。
ここから得られる学びとしては、やっぱ仮説、いかに突拍子もない神みたいな仮説だったとしても、まずそこを大事にして、その仮説の確かなしさをじゃあみんなで頑張って論証すればいいんじゃんっていうことじゃない?学びは。
ビジネスと仮説思考
仮説を出すってことが大事なんだよっていう。
で、なんかあとはこれ聞いててさ、ビジネスの世界とかスタートアップとかもさ、仮説検証でビジネス進めるみたいなのってよく言われてるじゃん。
MVP、Minimum Viable Productを作って、お客さんの必要を満たすのかとか、なんかバーニングニーズみたいな、もうどうしても欲しいと思うものを作れるのかとか、なんかそういうものを検証して、でそれを徐々に大きくしていくみたいな話とか。
なんか結構もう身の回りにあるような感じがして、仮説を立てて、それを元に進める、で実験して、であとは、例えばさ、小さい頃に持った夢とかもなんかこれに近いのかなと思って、
僕はこれになるとかね、宇宙飛行士になるとか大統領になるとか、なんか突拍子もない飛躍があって、でそれに近づくにはどうしたらいいかみたいなのを、
ちょっとずつ小刻みに近づいていくというか、なんかそういうのも、アブダクションのうちに入ったりしないのかなとか思ったんだけど。
どう?
アブダクション、ちょっともう一回言って。最後のところ。
アブダクション、なんか日常生活で、結構みんな普通にやっぱやってるんじゃないかなと思ってて、自然に。
だからアブダクションということを意識すると、なんかいいことがあるんだっけっていうのがやっぱ疑問で。
とよだくんは今言ってくれたのは、やってないんじゃないっていうことだよね、科学者は。
多分自然に、人間が自然にやってるんだけど、それを意識してないってことだと思う。自然すぎて。
自然にやりすぎていて、そこを意識できてないから、暗黙知になってると。
ちゃんとこう意識した上で、やろうぜっていうことじゃないか。
意識してやると何が違うんだっけっていうのが。
意識してやると、ちゃんと仮説を持って、まず仮説を作ることが大事なんだねっていう、その初動を大事にすることができるようになる。
無意識で、暗黙知で、なんかやっちゃうんじゃなくて、そこをちゃんと意識してやろうぜっていう。
でも、なんていうのかな、例えばビジネスにおいてさ、仮説を立ててからやるとか、分析もさ、仮説側を立ててからやるっていうのが大事なんだよね。
この本でも書いてあったと思うんだよね、とにかくデータ集めるのか始めるのは最悪ですみたいな、あったと思うんだよね、目的なく。
で、何か確かめたいことがあるから、それに基づいてデータを集めるから意味があるんですよみたいな。
だから、仮説を立てて始めるのは結構当たり前にとか、重要だということはみんな認識できる。
で、実行できるかは別として、そこは意識してるんじゃないかなとかね、大事だ、あったほうがいい。
いや、意識してないと思うよ、僕が思うに世の中の多くの人は、多分今そういうふうに説明されれば大事だねってわかるけど、多分無意識にやっちゃってて、
例えばデータ、これからはもうデータが大事だからデータを集めてデータ分析するんだみたいなこと言っても、多分あんまり目的とかちゃんと定めずに、
とりあえずたくさんデータ集めれば何かわかるだろうみたいな感じでそのデータ戦略みたいのをやったりとか、
ビジネスとかもちゃんと戦略、事前に仮説を立てて、こうこうこうしたらこうなるだろうっていう戦略のもとに何かをやるというよりは、
もうとりあえず何かとりあえずやっちゃうみたいなっていう感じの気がする。
そうね、確かにね、僕自身常に仮説思考で動けてるかというとそうじゃないと思うんだけど、
だから実行するのは結構難しいと思うね。常に仮説思考とか仮説を立ててから実行するって必ずしもできてるかって言われるとできない時とか、
やっぱそのね、でも仮説思考をした方がいい場合があるってことは認知できてるんじゃないかなって思うんだけど。
認知できてるんだけど、やっぱ世の中は複雑で情報が非常に多いので、そこをいちいち熟考していたら、
もし急に敵に襲われたときに死んでしまうと。だから人間はそういうあんまり熟考しないでシステム1で、
もう瞬時にパッパッパッパってこうヒューリスティックに判断をするっていう、
たぶんプログラミングされてるんですよね。で、日常生活だとそれでやってるんだけど、
そういう戦略を立てるとか、科学的な何かを考えるとかってなると、それだとまずいと。
一旦システム1をシステム2に切り替えて熟考するものにしなくてはいけなく、それがアブダクションっていうのを意識することによって、
普段システム1でやってしまうものを意識的にシステム2に切り替えるっていう効果というか功用があるのではないか。
今でも言ったシステム1ってこのどれも推論も使ってんのかな。演繹と帰納を使ってんの。
なんかどれも使ってないんじゃないかなと思った。
推論はしてないんじゃないか。もしかしたら、でも脳みその中に無意識的に超高速で推論をしているのでたぶん気づかないだけなのかもしれないけど。
でもあんまり考えてるって感じしないよね、システム1はね。
なんかさ、推論っていうと、なんかこの言葉自体をさ、僕がイメージするのはなんか次の一歩を予測するみたいな形になっちゃうんでね、そのシステム1が推論するっていうとさ、
なんか敵が来て左方向から近づいてきてるから1秒後にはちょっとその目の前にいるみたいな。
でもそこで言ってる推論と今ここで話してる推論って全然違うじゃん。何がこれ違うんだろう。
多分前者のその敵が来るみたいな本当に瞬時にその次の一手みたいのを予測してやってるでしょ。これ多分オートマチックにやってると思うんだよね、意識とかせずに人間が。
それを、それが多分システム1でやってることじゃない?無意識でオートマチックにやっていて、
で後者の何、ちゃんと熟考してやる推論はやっぱシステム2でやってるってこのそこが違うんじゃないの。その瞬時に無意識でやってるか、えっとちゃんと熟考して意識的にやってるかの違い。
アブダクションの理解
でもさ、ごめん今の聞いててさ、システム1も帰納してるのかなって思ったんだけど今の例だと。なんか視界に入ってくるときにさ、左方向から一歩進んで一歩進んで一歩進んでってタタタタってきてるから、次もこのまま一歩進むだろうっていう推論をしてるんだよねって思ったんだけど、瞬時に。
演繹もしてんじゃないの。
敵っていうのは一般的にこういう動きをするだろうなっていう知見が頭の中に入ってて、それを演繹的に適応すると敵はこういうふうに次は動いてくるだろうって。
例えば猫、猫っていうかライオンにしようか。ライオンっていう敵がいたとして、ライオンの動きはこうだっていう一般法則みたいなのが頭に入ってるから、そこからこの目の前のライオンもこう動くだろうと。
どっちもやってるんだよ。
瞬時に多分演繹と帰納を。
瞬時にね。一応だからシステム1もやると。でもアブダクションはやってないかな。
アブダクションは多分瞬時には、どうなんだろうな。
でも原因をさ、考えて直感的にこれのせいだっていうのもあり得るよね。
システム1とシステム2に切り替わるところがアブダクションなのかもしれないと思った。システム1で、まずさっきのライオンの事例とかで演繹と帰納を高速に回して人間っていうのは処理をしていると。
そこで何らかこう閃いてしまうと。パーンと。で閃いてその閃きが何なのかっていうのを、その原因と結果を熟考しようっていう風にシステム1からシステム2に切り替わりますと。
そこを橋渡しするのがアブダクションなんじゃないか。でシステム2に切り替わってからは、そこからはまた演繹と帰納を使って熟考して、熟考した演繹と帰納のサイクルを回すことによってそれを証明する。
だからそのシステム1からシステム2に切り替わるこの橋渡しをする役割がアブダクションなのではないか。どうですか。
ChatGPTの推論帰納
なんか、そうね橋渡し。この直感的に閃くみたいな動きってシステム1ぽいよね。
システム1。
熟考だよね。
だからこのアブダクションはシステム1もシステム2もどっちもかかってるんじゃないか。その直感的にパーンて閃き、その閃きをそのシステム2に持っていって熟考するよっていうこの両方の、両方に足掛けてるんじゃないか。
なるほど。そうねシステム2に渡したらもうおしまいというかアブダクションは仮説を作るとこうまでだよね。
うんそうそうそうそう。で仮説ができたらまたシステム2で熟考して演繹と帰納を繰り返して確かめていく。
なるほどね。
そういうことでしょ。
はいはいはい。
ちょっとわかってきた構造が。
うん。そうね。ちょっと面白かったね。
うん。あとは他になんか気になることとかあるか。
あとね、なんかその推論ってさChatGPTにも推論機能があるじゃないですか。
うん。あるね。
ChatGPT-o1は推論ができますと。でその推論モデルと推論なしモデルが何が違うのかっていうと
ChatGPT-4oとか推論なしのモデルはインプットかな、こんにちはっていうインプットが入ってきたら
それを一旦ベクトルの並びに変換をして、でニューラルネットワークの重み付けをかけて
で重み付けでかけたそのまたベクトルを言葉に変換をして返してると。
もう瞬時というかその1回ニューラルネットワークを通ってパッて答えを出してくるのかなと思って。
で推論そのo1とか推論機能があるやつはChain of Thoughtっていう思考の連鎖をしているので推論機能が使えると思うんだけど
それはさっきの例で言うとこんにちはっていうインプットを一旦ベクトルに変換をして
重み付けをかけてでもう一回アウトプットが出るでしょベクトルを
そのベクトルをもう1回次のニューラルネットワークにかけてもう1回重み付けをかけて、またアウトプットを出して
でもう1回ニューラルネットワークにかけてみたいなこう繰り返す。
ニューラルネットワークにインプットしアウトプットし そのアウトプットして出てきたものをもう1回別のインプットに入れて
アウトプットしてってこの繰り返しをすることが推論なのかと俺は思ったんだけど それはどうなの 合ってるの認識は
いやー どうだ なんか
合ってる いやでもそれって別に推論モデルじゃないのでもう繰り返し
入れてるっちゃ入れてるような気がするんだけど トランスフォーマーもさ自分の次の一歩を予測する
で予測したやつを含めてもう1回自分に入れてさらに2個目のやつを予測するって いうことを自体はやってるからさ
その4oとか推論モデルじゃないやつも 一番最初の時点で トランスフォーマーの時点でやってる
えー じゃあなに 推論ってなんだよ
違うごめんトランスフォーマーの時点ではないか だからその今言ってる推論はちょっとまたニュアンスがある気がして
その論理的な問題を解くとかなんか原因と結果みたいなものに対して なんか人間が納得するような答えが出せる
みたいなニュアンスを含んでるんじゃないか繰り返しだけじゃないんじゃないかな って思うけどね
仮説の提示と検証
なんかここらへんは僕もちょっと自信がないというか まあ繰り返しって同じことを繰り返ししてるというよりは
自分が1回ニューラルネットワークに通して出したアウトプットをもう1回 メタ認知してもう1回検討するというか
いうのを繰り返してるのかなと思ったけどね
メタ認知能力かな 推論って
でもなんか語源からするとちょっと離れてきてる感じねそれそうだとすると 推論って単純にインファレンスで何か次を予測するみたいな感じだけど
どうなんだろうねメタ認知能力を含むのかな
なんかちょっと怪しいというかわかんない 何だろうな
メタ認知 Chain of Thoughtは複数のステップを踏んだ複雑な推論が可能
だからあのなんかの昔のChatGPTとかだとこのステップバイステップで考えて って言うとなんか性能が上がるみたいなじゃない
やっぱりインプットからアウトプットまでの流れを ぶつ切りというかそうステップにして分割してあげて
考える ことが推論
なのかな そうじゃないかなと思ったけどなあのそれをさっきのさそのアブダクションから
演繹をして演繹から帰納してみたいなのを そのぶつ切りにした各ステップが
それぞれに行こう このステップ1はアブダクションステップには演繹ステップ3は帰納みたいな感じで
やる のではないか
それが それをやることによってより高度な
答えを出すことができる っていうのをやってるんじゃないか
それもなんとも言えないって感じ 何とも言えないというかちょっとここは調べてみるようは一般的にはどういうふうに言わ
れてるかって話の答えがあるような話かなと思っててそこはなく僕はよくわからないと
あの感じかね 慎重ですね
他にはなんだろうね気になったところで線引いてるとする ところを見ると
あ 僕このアブダクションを見て
この仮説を提示するみたいなのってすごい好きだなぁと思ったんだよね あそうなんだ
ここってこういう構造してるこういうパターンがあるからこうなんじゃないかみたい われわれはお笑い芸人なのではないかみたい
そういうのを出すのがすごい大好きなんだけど しおくんはそういうの好きなのかなっていうのは聞いてみたかった
あー そうねアブダクション
なんか突拍子もないことを 思いついてるかな
とよだくんほど突拍子じゃないような気がしちゃうけどね自分の振り返ると なんかもうちょっと自明な演繹ばっかりしてる気がするねなんか僕が思うにその
僕はアブダクションすることには興味があるけどそのアブダクションした仮説を 証明することには全く興味がないんだよね
で、しおくんはどっちかっていうとその証明するとか データサイエンティストとかの考え方ってそのデータから
何らかこうデータを見て仮説を導き出してそれがどれだけ確からしいかみたいなのを 証明するプロセスをやってるのかなと思って
しおくんがどっちかと興味があるのはそれをどう実証するかとか どれだけ確からしいかみたいなのを検討する
ところに興味があったりするのかなと思ったんだけど それはどうなの自分の認知的に
どうなんだろうね わかんないな そんなに自分が喜びを感じるポイントってどこなの
楽しいなと思うポイントって まあでも
そうね検証している過程もそんな嫌いじゃない気がするけど なんか全部セットな感じはするけどね仮説立てるところと
それをまあ最後まで示すところまで含めて 全部分析とか推論とか呼ぶならそれ自体を
なんか一セットで見てるような気がして この部分だけがやりたいなと思ったことがない気がする
僕はその仮説を出すのは好きだけど実証するのには興味がないので そのしおくんがそこをよく突っ込んでくれるじゃん
僕が提示した仮説がここはこうなんじゃないかとか そこはちょっと違うんじゃないかみたいな
いうふうにやってくれるのがすごい嬉しいわけよね その仮説を立てる意味は何なんだろうね
仮説を立てる意味? だからそこは新しい知見を導き出したいっていうモチベーションじゃない?
でもさ示されてないと知見なのかなっていう え?どういうこと?示されてないと知見?
だからその仮説が正しかったということが示されてないと なんか知見って呼べるのか 例えば全部神で終わっちゃうっていうのも同じようなことが起こるような気がして
これは全部神の思し召しだから これは全部そうだっていう仮説を立て続けても知見が増えてるかすると
だから俺一人では知見には昇華できないわけよ その仮説はこれはこうなんじゃないかっていう見方
ものの見方は提示できるんだけどそれを証明するというか 実証する能力がないので一人ではやっぱ知見にできないんだよね
そこをしおくんが突っ込んでくれることによって それがだんだん確からしさが上がっていくというか
それでやっと知見 だからその一人じゃなくて二人でやっぱそこをやっぱりやってるんだなって思ったのよね
一人だけでやっぱできないのよそれ
そこを僕は補ってたわけね あんまり意識してなかったんだけど
だからこう知見というか学びができている感じがするんだと思うんだよね
他にはちょっと時間がそろそろ近づいてきたかなぁと思うんだけど
なんか用語がね結構いろいろあってなんとか法とかね裁法とかなんか わけわかんないなぁと思いながらここらへんは僕はもう理解できなかったというか
帰納的 飛躍
因果関係のなんちゃらなんちゃら まあいいやちょっとここらへんはカットしてもらっていいや
じゃあそろそろまとめというか まとめにいくと
でもなんかね今の自分の気持ちを振り返るとなんか結構楽しい 楽しかったなっていう感情が
浮かんでいるので結構面白い会話ができたのではないかと思ってるんだけど そうねかなり今日は抽象的に寄ってたよね
そうね 抽象的だったねかなり
あでも一応例具体例にもよ まあ
うん でも空中で戦ってたからそう
ああああああ 戦っているのかわかんないけどなんか考え
常識とその歴史的背景
結構でもでもこのくらいの抽象度がね俺は一番楽しい 抽象な感じがしてるな俺は
上 そっかそっか
え、次しおくんさぁ あとは何だろうな あ、うんはい
いやあとね後半で結構常識について話してて 常識
これなんか全然こう…ん? 常識 常識、常識知についてっていう章があったの
あ、本の中で? 本の中で 常識?
これなんかもうアブダクションとどう関係あるのかちょっと見失ってしまったんだけど
ここら辺はなんか 常識?そんなのあったっけ
うん 常識知についてっていう章が あーこれかこれはあれでしょ
ただのあのエッセイでしょ エッセイっていうかその本編とは関係ない
なんかおまけでしょこれは あーそういうことか
だから関係ないんだ本当に これねーやっぱ読めなくてこの終わりのエッセイは
これ全部そのClaudeに渡してテキスト つまり何何て言ってるのか教えてっていう風に
言ったんだけどその要約させてもよくわかんなかった 何を言ってんのか
やっぱり でもうそういうやつは飛ばすしかないと
なるほどね まあいいやそしたらそういうことだったら大丈夫
僕もなんかこれ何だろうなーと思いながら
でこの多分章が本章が60…あ88年とかかも じゃあ
そうだね そうだね 書かれてたのが うんそうだと思う
常識知についてっていう部分が1988年だ
いやーすごい時代ですね
そんな古い文章だったの? あ違う1964年に日本デューイ学会に発表した
を元に1988年の日本人工知能学会で行われた パネル討論で常識とは何かを出したと
60年代? この部分この章がやっぱ古いんだね
騙しの技術と心理学の探求
だからやっぱ読みづらいんだ でも昔のインテリはさこういうのを
読んでたってわけよね 普通に
やっぱ違うんだろうなーと思ったそのなんだろう 知的のなんていうの
世界観というか 我々と
でもやっぱその僕らのさ今摂取している トレーニングデータが違うからさ
こういうのに慣れてないんだ そうかそうか
あのプリトレーニングでやってる情報が 元にしてる情報が違うから
読みにくい
なんか言おうとしてたよね ごめん 完全に忘れちゃった何を言おうとしてたのか
あそうそう 次しおくんが何を話したいのか
を俺は知りたい この次の次の回 白米FMの次のテーマで
なんか全然違うとこに飛んでみたい みたいな感じかななんか特に
なんかやったことなさそうなところをとりあえず 本2,3冊読んでみてこういう世界あるんだみたいな
それは僕もやりたいですね なんか試みとしてやってみたんだけどまだ全然
トピックにはなってないのがなんか騙されないためにする なんか騙すなんだっけな騙す
技術みたいななんか 騙す技術なんかね読んでちょっと
読んだらちょっとこれはまあ僕割と知ってるというか なんかもうちょっとHow to本っぽい本だったから
なんかあんまり2人で読む感じじゃないなと思ったんだけどなんかこういう系統で 僕らが全然考えもしない思考プロセスで動いている世界を
ついた経験するみたいな なんか面白い話とかね
その もう1個まだ読んでない本で手に取ったのがなんか新書とかで犯罪心理学入門
みたいなとかねなんか心理学 だっけなんかあのプロファイリングする人の話なのかな
ちょっと内容わかってないけどとかねなんかそこらへんとか全然こう もう自分たちが話している延長線上じゃなくて飛んでる
場所にありそうなトピックをどっか選んでみたいな 面白いねその騙すとかなんだろその悪い悪い方向で
物事を考えるっていうのはあんまりやったことないから それちょっとすごいやってみたいと思った
どういう思考プロセスでそういうね 人を騙すとか犯罪をするとかっていうあれになるのかっていうのをちょっと
追体験してみたいな あーじゃあちょっとその方向で俺も本探してみるわ
そうなんか自分たちの身を守るって意味でもさこういうのを知っておく セキュリティとかもさハッカー
の代わりにホワイトハッカーみたいな感じでさ ハッキングに詳しくなって企業を守るみたいなアプローチとかあるじゃん
なんかそれに似ていてこういう技術を学ぶことによって守り方がわかるみたいなのとか あるかなと思ってるんだけど
今このアイディアはさアブダクションした? うん
アブダクションかな なんか本屋歩いてて目に入ったやつで これ考えたことないなぁみたいな感じ
いいね いいね
でもいい本にまだ当たってないって感じです じゃあそれを探しましょう
はい じゃあそろそろかな はい じゃあ今日はお疲れ様でした ありがとうございました
